米兰比可卡大学和格罗宁根大学的研究人员推出Dyn（动态激活组合，Dynamic Activation Composition），用于在生成过程中动态调整一个或多个属性的引导强度。如何有效地控制和引导大型语言模型（LLMs）的生成过程，以确保输出符合特定的属性要求，同时保持语言的流畅性。通过这种方式，Dyn方法能够在确保文本满足特定属性要求的同时，保持语言的自然流畅，提高生成文本的整体质量。
- GitHub：https://github.com/DanielSc4/Dynamic-Activation-Composition
例如，我们有一个大型语言模型，需要生成一段既安全又正式的文本，并且要求文本是用意大利语写的。使用Dyn方法，我们可以在生成过程的每一步动态调整语言、安全性和正式性的引导强度。例如，在生成的初期，可能需要较强的语言引导来确保文本以意大利语开始，随后可能需要调整安全性引导来避免生成任何可能的危险内容，同时还需要适时调整正式性的引导来确保文本的正式程度。
主要功能和特点：
- 多属性引导：Dyn方法能够同时处理语言、安全性和正式性等多个属性的引导。
- 动态调整：根据生成过程中的实时信息，动态调整引导强度，以保持生成内容的质量和流畅性。
- 信息论方法：利用信息增益来决定何时加强或减弱特定属性的引导。
工作原理：
- 激活提取：通过对比正例和负例的激活向量，提取能够表示所需属性差异的向量。
- 激活注入：将提取的激活向量在生成过程中适时注入模型，以引导模型生成符合预期的文本。
- 动态组合：Dyn方法根据当前生成步骤的概率分布变化，动态计算并调整引导向量的强度。
具体应用场景：
- 语言生成：在需要模型以特定语言生成文本时，Dyn可以动态调整语言引导的强度。
- 安全性控制：在生成内容需要避免不安全或有害信息时，Dyn能够实时增强安全性引导。
- 正式性调整：根据需要，Dyn可以调整生成文本的正式程度，以适应不同的语境和读者。
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